图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1，点，线，边缘检测1.1 点检测将嵌在一幅图像的恒定区域或亮度几乎不变的区域里的孤立点的检测，就是点检测。可以用点检测的模板来将孤立的点检测出来：这个模板的
2016年11月1日，来自德国的机器视觉软件领导者MVTec Software GmbH宣布HALCON 13软件发布，该版本提供了非常多新的特性和提升，其中一些重要的更新如下：速度提升 HALCON 13对算法的速度进行了进一步的优化，HALCON算法系统的平均速度在支持AVX和AVX2的Windows系统中提升14%，在Linux系统中提升18%。HALCON 13中有许多常用算法的
图像拼接技术就是针对同一场景的一系列图片，根据图片的特征，比如位置，重叠部分等，拼接成一张大幅的宽视角的图像。图像拼接要求拼接后图像最大程度的与原图一致，失真尽可能的小，并且要尽量做到天衣无缝即没有明显的拼接线或其他拼接痕迹。图像拼接不能损失原始图像信息为达到以上目标，图像拼接要求具备以下条件：1：图像应具有一定的特征性能，拼接正是通过这些特征来进行的。2：图像需要具有重叠部分，一般情况下，这些重
需要图像增强的原因: 1 图像噪点过大，影响感观、影响计算机对图像特征的提取 2 图像因为光线环境等造成整体对比度不足或局部过暗、过曝。细节损失 3 图像白平衡系数未校准造成图像偏色 4 图像因采集时镜头失焦等问题造成的模糊 5 图像由于运动速度过快 (采集一帧时间内发生了剧烈运动)，形成运动模糊 6 图像因为 sensor
一、做图像增强的原因在图像形成的过程中，存在很多因素影响图像的清晰度。如：光照不够均匀，这会造成图像灰度过于集中； 由CCD(摄像头)获得图像时经A/D(数模)转换、线路传送时产生噪声污染，也会影响图像质量。图像增强主要是以对比度和阈值处理为目的。二、改善图像质量方法图像增强：不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减
文章目录算子人工智能算子高斯混合模型算子Halcon 示例1 通过色调和饱和度识别颜色Halcon 示例2通过饱和度和色调进行颜色检测Halcon 使用颜色分类表进行颜色分类Halcon 训练的方法识别颜色Halcon 使用高斯分类器 算子decompose3 - 将三通道图像转换为三个图R,G,B图像decompose3(MultiChannelImage : Image1, Image2,
上一篇主要介绍了图像拼接的一些原理和方法，这一篇将主要介绍步骤和例程： 接上一篇： 基于特征的接拼方法，分为四个步骤1、特征检测：从图像中检测出显著且独特的图像特征，诸如：闭合区域，直线段，边缘，轮廓，点等。2、特征匹配：从相似度确定图像之间特征的对应关系，又分为如下几类： 2.1：使用空域关系的方
原标题：HALCON中级篇：边缘提取(像素精度)边缘提取(像素精度)传统的寻找边缘的方法，如在图像中暗/亮过度，是应用一个边缘滤波器，这些滤波器在寻找亮和暗区域之间边界的像素有效果。用数学术语来说，这意味着这些滤波器决定这图像的梯度。图像的梯度作为边缘振幅或者边缘的方向被返回。通过选取具有高边缘振幅的所有像素，区域之间的轮廓被提取。HALCON提供了所有标准的边缘滤波器，如Sobel,Robert
某些场景如目标区域是在一个环形的柱面，那么我们就需要将柱面图像进行拉伸，使目标区域在一个平面中显示预处理：极坐标显示 - 转换为笛卡尔坐标显示原理是：得到一个环形Ring 然后得到最小外接圆半径，再得到ring的内圆半径，然后再将环形ring 区域内的内容进行拉伸处理，将环形的图像转换为水平平面显示，主要的算子解释如下：柱面拉伸图像预处理，这里给出一般的预处理，根据实际情况选择。方法预处理和一般图
kinect_深度图像的测试 这几天试了下Kinect的深度图像的例子，测量图像像素的深度数据，Kinect处理的深度数据距离大概是0到8000mm，通过depthframe视频流，来获取深度数据。深度距离就是从摄像头到图像的各个像素点的距离。因为实验时候，像素格式为Gray16视觉效果不是很好，故采用了BGRA32的格式。 (1)实验目的:
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2023-09-21 13:49:29
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题目：Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving（自动驾驶）作者：Yan Wang, Wei-Lun Chao, Divyansh Garg, Bharath Hariharan, Mark Campbell, Kilian Q.
# 非深度学习图像增强实现指南
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取原始图像) --> B(图像增强)
B --> C(保存增强后的图像)
```
## 二、任务流程
步骤|说明
-|-
1|获取原始图像
2|进行图像增强
3|保存增强后的图像
## 三、具体步骤
### 1. 获取原始图像
首先，我们需要加载一张原始图像用于增强处
第6章医学图像基础(2) 1第四节 医学图像增强 2基本增强技术 图像是信息可视化的重要手段。一幅医学图像以直观的形式给医生提供辅助诊断和治疗的信息。特别是，有经验的放射专家和临床医生能从这些图像中得到很多有用的信息。但是，从扫描设备出来的原始图像由于受到成像设备和获取条件等多种因素的影响，可能出现图像质量的退化，甚至伪迹。即使是高质量的图像，在大多数情况下，也很难用肉眼直接得出有用的诊断。不同能
深度学习图像增强算法
## 引言
随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像处理领域的应用也变得越来越广泛。图像增强是图像处理中的一个重要任务，旨在通过改善图像的质量、增加细节、增强对比度等方式，提高图像的视觉效果。传统的图像增强算法往往需要手动调整参数，且效果有限。而基于深度学习的图像增强算法，能够自动学习和提取图像中的特征，从而得到更好的增强效果。
## 深度学习图像增强算法概述
深度
原创
2023-08-26 13:16:43
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# 深度学习 图像数据增强
## 引言
深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其中图像分类和目标检测是最为常见的任务之一。然而，由于数据集的有限性，很容易出现过拟合的问题，导致模型在新的数据上表现不佳。为了解决这个问题，数据增强被广泛应用于深度学习中。本文将介绍图像数据增强的概念和常用的技术，并给出使用Python和Keras库实现图像数据增强的示例代码。
## 数据增强的意义
在
原创
2023-08-24 18:05:39
180阅读
# 深度学习图像预处理：基于HALCON的示例
随着深度学习技术的发展，图像处理在各行各业的应用场景越来越广泛。然而，图像预处理作为深度学习过程中至关重要的一步，往往被低估。本文将介绍何为图像预处理，并以HALCON为例，展示图像预处理的具体实现方法。
## 一、什么是图像预处理？
图像预处理是对原始图像进行加工、转换和压缩等操作，以增强或提取图像特征，优化后续的分析和识别过程。图像预处理的
直方图是图像色彩统计特征的抽象表述。基于直方图可以实现很多有趣的算法。例如，图像增强中利用直方图来调整图像的对比度、有人利用直方图来进行大规模无损数据隐藏、还有人利用梯度直方图HOG来构建图像特征进而实现目标检测。本节我们就来讨论重要的直方图均衡化算法，说它重要是因为以此为基础后续又衍生出了许多实用而有趣的算法。Histogram equalization 如果一幅图像的像素灰度值在一个过于有
引言 传统的图像增强方法主要分为两方面：空间域和频域。空间域中增强方法：直方图均衡化，对比度以及gama增强等（颜色的增强）均值滤波，高斯滤波（模糊）局部标准差实现对比度增强（锐化）频域中增强方法如：小波变换，在图像的某个变换域内，对图像的变换系数进行运算，然后通过逆变换获得图像增强效果。一般来说，对于实际项目中，可能用其中一种或几种方法来进行图像增强效果一般会很差，我们更多
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2023-07-07 23:33:24
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图像增强有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特 征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富 信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。图像增强方式图像增强可以分为两种： • 点处理技术。只对单个像素进行处理。 • 领域处理技术。对像素点及其周围的点进行处理，即使用卷积核。点处理1. 线性变换图像增强线性变
在采集或传递图像的过程中常会受到各种噪声的影响，这会导致其中包含的重要信息很难被读取和识别。例如，不均匀的光照会使图像灰度过于集中；摄像头的数模转换电路所产生的噪声会使图像质量降低；图像显示设备的局限性会造成图像显示颜色减少等。
原创
2022-10-27 13:54:00
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